水声定位标定系统水下基准位置不确定度分析

水声定位标定系统中水下基准(模拟目标声信号)位置的测量精度直接影响到对水声定位系统定位误差的考核。通过对水下基准中心位置不确定度的分析,为系统减小水声定位系统测量误差提供了理论参考,经海试证明该不确定度分析方法对提高水声定位系统标定精度有效。     

基于短基线组合系统实现浮标阵水下目标运动轨迹精确测量

针对水声定位浮标基阵的水下运动目标的轨迹测量时,由浮标水下阵元位置误差引起系统的误差,提出以短基线组合定位系统的浮标水下阵元坐标实时测量校准方法。仿真结果表明,采用短基线组合定位技术,能保障浮标水下接收阵元的定位误差小于0.3 m,系统水下定位误差小于3 m,满足对水下目标轨迹的精确测量技术要求。海试结果证明效果可靠。     

近场聚焦波束形成低频段精确定位方法

近场聚焦波束形成声图测量方法可以实现舰船高频信号的主要噪声源的精确定位,实验证明在正横位置时的定位精度可小于2 m。但对于低频、线谱等信号,近场聚焦波束形成声图测量方法由于受阵元间距、基阵孔径等多方面影响,无法实现精确定位。本文提出采用高精度频域MVDR聚焦波束形成声图测量方法,实现频率大于200 Hz舰船目标定位。经理论仿真与实际信号分析,该方法可以实现低频信号的高精度定位,定位精度明显优于常规波束形成(CBF)。     

双基阵节点被动测距方法实验研究

采用方位交叉定位方法,利用两个声基阵节点的测向结果实现水中噪声源的被动测距.为抑制测向随机误差引入的测距误差,对双节点基阵测向结果先进行最小二乘拟合平滑处理,以及对解算的目标距离作滑动平均后置处理.海上实验结果表明,该方法能够得到稳定的目标定位结果.     

基于多声纳基阵FDOA的联合定位技术及精度分析

主要对基于单平台多声纳基阵多普勒频率差的联合定位技术和精度进行了分析和推导,给出系统具体的定位公式和误差计算公式,并对系统的模型误差进行了分析.最后通过仿真,分析不同基阵布阵情况下的受控区域内GDOP的分布情况及基线和目标的深度等对GDOP的影响.仿真结果表明,定位误差与目标和基阵的位置、布阵形式等有关,定位误差随基线长度的增加而减小,当基线增大到一定长度时,定位误差最终趋向稳定,达到最小.     

基于柔性三元线阵的目标被动定位精度研究

提出了一种基于柔性三元线阵的被动声定位方法,重点研究了在一定扰动情况下三元垂直线阵被动声探测装置对水下目标的定位精度,从理论上分析了影响柔性三元线阵被动目标定位精度的几种主要因素及其相互关系.数值仿真试验表明:在大深度条件下,基于柔性三元线阵的被动声定位方法可以满足水下目标定位精度的要求,在水下被动探测技术领域具有广泛的应用前景.     

基于EKF的同时定位与构图在潜艇地磁导航中的应用

潜艇地磁导航不产生如惯性导航的误差积累问题,是一种有效的自主导航定位手段。但是目前地磁导航定位主要是基于先验地磁图的匹配导航,在实际操作中要获得较为精确的先验地磁图是极其困难的。基于扩展卡尔曼滤波（EKF）的同时定位与构图算法（SLAM）可以在不需要先验地磁图的基础上实现潜艇导航定位。将这一算法应用到潜艇地磁导航中,再结合人工布设磁标的方法可以实现潜艇不依赖于先验地磁图的地磁导航定位。     

一种基于移动矢径的单信标测距定位算法

针对水下航行器利用移动单信标进行同步式测距定位时受初始位置误差和声速误差影响的问题,给出一种基于移动矢径的单信标同步式测距定位算法。参考移动矢径的概念建立了移动单信标测距定位模型,利用扩展卡尔曼滤波算法实现了定位滤波算法的设计。仿真和试验结果表明:本文算法可以有效减小初始位置误差带来的定位误差,并对未知声速误差进行实时估计,显著提高了水下航行器的定位精度。     

垂直入射时覆盖薄吸声涂层的高频反射特性分析

涂层隐身是水下目标声隐身的一个主要方法.针对水雷的特点,本文研究了水下目标覆盖薄吸声涂层的高频反射特性.根据垂直入射时多层介质的声传播理论,利用多层均匀复合结构的传递矩阵,研究了水中多层结构的高频反射特性,通过Matlab编程仿真了高频下覆盖薄吸声涂层时吸声涂层的厚度,杨氏模量,损耗因子对反射系数的影响.最后对吸声涂层的厚度对反射系数的影响进行了试验研究.结果表明,在高频范围目标表面覆盖薄吸声涂层可以有效减小目标回波信号强度,提高其声隐身能力.     

LSTM网络在船舶航行轨迹预测中的应用

针对传统船舶航行轨迹预测算法,计算得到的轨迹预测量的回归适应性差,导致预测结果与实际轨迹之间的误差较大,严重影响船舶航线调度与航行安全的问题,提出LSTM网络在船舶航行轨迹预测中的应用。利用LSTM网络模型的梯度传递特性,建立航行轨迹进行LSTM网络模型,优化轨迹预测学习器预测学习量,采用高斯回归算法,增强预测量的自适应性,减小预测误差,整合网络预测数据,完成轨迹预测输出计算。实验数据表明,提出的预测方法的预测结果与实际轨迹之间的误差较小,能够有效提升轨迹预测精准度。     

基于均值漂移粒子滤波的目标跟踪算法研究

针对粒子滤波计算量大的问题,将视觉跟踪领域的均值漂移算法（Mean Shift）与粒子滤波（PF）算法相结合,该算法利用均值漂移算法在重采样之后将粒子收敛到靠近目标真实状态的区域内,改善了传统粒子滤波器的退化现象,减少了算法的运行时间,通过被动跟踪仿真实例,同时使用均值漂移粒子滤波与传统粒子滤波进行跟踪仿真,分析了轨迹跟踪性能,利用均方根误差比较了误差性能。仿真结果表明,Mean Shift PF具有更高的跟踪精度,并且运行时间显著减少。     

基于粒子滤波的无人机侦察图像跟踪算法研究

针对无人机侦察图像跟踪的实时性以及战场环境复杂的特点,研究了在复杂背景下实现对单一目标跟踪,提出了一种基于粒子滤波的快速目标跟踪算法,通过计算机仿真将此方法与传统的目标跟踪方法进行了对比,实验结果表明,该算法能够稳健地跟踪目标,具有很好的准确性、实时性和鲁棒性。     

一种基于BP神经网络的机动目标跟踪算法

交互式多模型（IMM）算法是一种可以有效跟踪机动目标的滤波算法,针对其跟踪精度和计算量在很大程度上受制于模型选择和转移概率确定的问题,提出了一种利用BP神经网络修正子模型滤波结果的改进IMM算法。仿真实验表明,该方法可以使IMM算法的收敛速度加快,收敛精度提高,改善了跟踪性能,具有一定理论指导意义。     

小波分析在光纤陀螺寻北中的应用

对某型光纤陀螺仪的实测信号进行了分析。为了降低噪声对光纤陀螺寻北的影响,提高寻北精度,利用五点三次平滑、数字滤波、小波变换分析法对光纤陀螺静态输出数据进行了滤波处理,通过对比滤波前后陀螺的输出曲线、标准差以及频谱图,可以发现：小波阈值滤波能够有效的补偿光纤陀螺的随机误差。通过小波分析可以显示出陀螺低频信号的发展趋势。利用去噪后的数据进行二位置寻北计算,结果表明：小波分析可以使精度提高29．8％。     

基于采样的非线性滤波算法比较

在处理目标跟踪等动态系统实时估计问题中,通常采用EKF作为状态估计方法提高估计精度。由于EKF进行非线性估计存在一些缺陷,将系统进行线性化近似存在估计误差,从而影响目标跟踪的精度。为了获得更高的估计精度,介绍了几种非线性滤波算法,包括unscented卡尔曼滤波算法、简单粒子滤波算法以及无味粒子滤波算法（UPF）。分析了这几种算法的原理和实现,对各种算法的适应性进行了比较。通过目标跟踪仿真实验,表明UKF、PF较EKF估计精度和收敛速度有所提高。     

基于Unscented卡尔曼滤波器的地磁辅助组合导航

将船位推算与地磁测量相结合构成组合导航方法.首先建立了推算模型,然后利用Unscented卡尔曼滤波方法,直接将地磁测量的结果用于校正推算结果,进行导航定位.此方法不采用匹配方法进行定位,可进行实时定位,能适用于非线性和离散的地磁模型.仿真表明,此方法能减小定位误差,适用于基于船位推算和地磁定位的实时组合导航.     

大型船舶航迹多变量随机最优控制

基于随机控制理论，研究了大型船舶航迹的随机最优控制。以Mariner号船舶为研究对象，建立了该船的运动方程和干扰模型，在此基础上，利用卡尔曼滤波器对航向角Ψ、舵角δ、船位信息(经纬度)等进行最优估计，采用LQG随机控制方法对航迹进行随机最优控制。仿真结果表明航迹控制性能良好，能精确保持航迹。     

MTD雷达的舰速补偿

舰速补偿问题是舰载雷达必须考虑的问题,MTD雷达的核心是一组多普勒滤波器,针对采用FFT算法实现的滤波器组,可利用傅立叶变换的移位性质将信号频谱移动实现舰速补偿。但为避免载体运动造成的动目标和固定目标的回波频谱太近的影响,提出采用改变相参信号的办法实现补偿,应用实例分析舰速测量误差对系统改善因子的影响。     

改进遗传粒子滤波在弹道重构中的应用

为了有效地进行弹道重构,提出了将改进遗传算法应用于粒子滤波的重构方法。首先分析了弹道发射及量测过程,明确了主要误差源;然后根据选用的质点弹道模型,采用Matlab／sIMILINK进行了弹道建模,实现了对系统简单准确的描述;再次,提出采用改进的遗传粒子滤波方法进行弹道重构,估计弹道参数,在遗传操作中,为了不断产生适应值更大的个体,引入了混沌变异算子;最后进行了仿真计算,仿真结果表明,弹道重构结果精度较高,与实际模型更加接近。     

基于听觉感知特征的水下目标回波分类(英文)

In underwater target detection, the bottom reverberation has some of the same properties as the target echo, which has a great impact on the performance. It is essential to study the difference between target echo and reverberation. In this paper based on the unique advantage of human listening ability on objects distinction, the Gammatone filter is taken as the auditory model. In addition, time-frequency perception features and auditory spectra features are extracted for active sonar target echo and bottom reverberation separation. The features of the experimental data have good concentration characteristics in the same class and have a large amount of differences between different classes, which shows that this method can effectively distinguish between the target echo and reverberation.